Descubra como os Serviços de IA do Azure reduzem o tempo de desenvolvimento – uma história de sucesso da Siemens
O setor industrial recolhe o maior volume de dados de qualquer indústria global todos os anos, mas utiliza apenas uma fração dos dados industriais recolhidos nas fábricas. Vamos dar uma olhada em como a Siemens fez parceria com a Microsoft para desenvolver uma solução de operações em tempo real e orientada por dados para que os fabricantes globais alcançassem um desempenho inovador, melhorando continuamente a sustentabilidade, a resiliência e a lucratividade.
Uma das principais vantagens do ambiente de IA do Azure é que ele permite que você desenvolva soluções com mais rapidez e eficiência. A experiência da Siemens fornece um bom exemplo de como simplificar os processos industriais de IA graças aos produtos da Microsoft.
A organização
A Siemens é uma empresa alemã de manufatura fundada em 1847. É a maior empresa manufatureira da Europa e líder global de mercado em automação industrial e software industrial. A Siemens fornece soluções inovadoras para vários setores, como energia, saúde, mobilidade e infraestrutura.
Historicamente, a empresa tem desempenhado um papel vital na inovação tecnológica. Ela esteve profundamente envolvida no desenvolvimento dos primeiros computadores produzidos em massa, eletrodomésticos, televisões e muitos outros dispositivos. Agora, a Siemens está incorporando IA em seus processos de negócios para manter sua vantagem competitiva.
O desafio
A Siemens percebeu que precisava adotar massivamente a IA para apoiar todos os seus departamentos. Por exemplo, eles usaram a previsão de modelos de IA para prever o aumento da demanda e ajustar melhor o planejamento de produção e vendas por um longo tempo.
No entanto, o processo de desenvolvimento desses sistemas de IA foi caro, lento e confuso. Os usuários empresariais que precisavam de uma solução de IA dependiam dos analistas de dados para desenvolvê-la, e a colaboração entre eles era frequentemente cheia de ruídos e mal-entendidos. Os analistas de dados não tinham uma plataforma que lhes permitisse reutilizar código e componentes, portanto, eles tinham que criar todos os novos modelos do zero. O processo era altamente ineficiente e poderia levar vários meses.
A Siemens percebeu que precisava alterar o processo de desenvolvimento de IA. Eles precisavam de uma plataforma de IA robusta, rápida e confiável para desenvolver, testar e implantar modelos de maneira escalonável.
A solução
A solução cria uma base de dados comum, capturando e contextualizando dados de toda a fábrica para fornecer uma visão de todo o sistema do processo de fabricação de ponta a ponta. A adição de um copiloto de IA generativa, alimentado pelo Azure OpenAI, democratiza ainda mais os dados industriais com IA generativa, tornando os dados, análises e insights da planta ainda mais acessíveis e impactantes para todos—de operadores de chão de fábrica a executivos.
Para criar essa plataforma de IA compartilhada e escalonável, a Siemens contou com a infraestrutura do Microsoft Azure. O resultado, conhecido como [ai:attack], é baseado no Azure Machine Learning e incorpora outros serviços do Azure.
A solução oferece um modelo personalizável para toda a empresa. Ela fornece um padrão para todos os projetos de ciência de dados seguirem, portanto, é mais fácil reutilizar ativos. A infraestrutura do Azure garante acesso fácil a todos os stakeholders, o que também melhora a colaboração entre equipes.
Graças aos Serviços de IA do Azure, ele inclui vários serviços de IA padronizados. Por exemplo, ele inclui modelos da Visão de IA do Azure para controle de qualidade que detectam dispositivos danificados. Além disso, a plataforma usa o recurso do Azure Machine Learning para treinar automaticamente os modelos de IA. Essas funcionalidades melhoram o desempenho de todas as equipes e economizam muito tempo.
Os resultados
A iniciativa [ai:attack] já está gerando resultados positivos. A queda no tempo de desenvolvimento para modelos de IA é significativa. Ao implementação de uma nova solução de IA que levava vários meses, agora requer apenas algumas semanas.
Da mesma forma, a manutenção de código agora é muito mais fácil e rápida graças à padronização. Antes, manter o código de três projetos exigia três analistas de dados, enquanto hoje um único trabalhador pode manter o código para muitos projetos.
A seguir, vamos encerrar tudo o que você aprendeu com uma verificação de conhecimento.